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龍圖騰網獲悉深圳市超業電力科技有限公司申請的專利基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119961810B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510417833.6，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法及系統是由胡進強設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法及系統，基于開關柜運行功能劃分為若干區域，基于分區結果采集若干區域的運行數據；其中，運行數據包括自變數據和因變數據；基于各區域運行工況公開對各區域的運行數據分別進行劃分；構建開關柜仿真模型，將開關柜各區域運行數據輸入仿真模型進行仿真訓練，得到仿真結果數據，通過比對仿真結果數據和運行數據，得到開關柜故障信息；基于所述故障信息構建數據集，構建神經網絡模型并通過故障信息對深度學習模型進行訓練，得到故障診斷模型。本發明實現了基于故障對不同區域的影響，反推不同區域的異常信息對故障的影響系數，進一步保證開關柜故障判定的精準度。

本發明授權基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的高壓開關柜故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于開關柜運行功能劃分為若干區域，基于分區結果采集若干區域的運行數據； 其中，運行數據包括自變數據和因變數據； 基于各區域運行工況公開對各區域的運行數據分別進行劃分； 構建開關柜仿真模型，將開關柜各區域運行數據輸入仿真模型進行仿真訓練，得到仿真結果數據，通過比對仿真結果數據和運行數據，得到開關柜故障信息； 基于所述故障信息構建數據集，構建神經網絡模型并通過故障信息對深度學習模型進行訓練，得到故障診斷模型； 基于所述故障信息構建數據集，構建深度學習模型并通過故障信息對深度學習模型進行訓練的過程包括： 提取故障數據中的特征數據，得到特征數據集； 將特征數據集劃分為訓練集和驗證集； 構建深度學習模型，并將訓練集輸入深度學習模型進行訓練； 驗證集對訓練后的模型進行驗證，根據在驗證記錄中，被判定為故障的開關柜中區域的數量分布，分別對各區域的所有驗證記錄進行歸類，提取出由不同區域所構成的，能對所述模型造成故障診斷影響的區域組合，評估區域組合對深度學習模型的故障診斷影響指數； 基于區域組合中故障診斷影響指數大于預設閾值的區域分布情況，對深度學習模型進行優化； 將開關柜的運行數據輸入故障診斷模型，得到目標開關柜的故障診斷結果； 所述評估區域組合對深度學習模型的故障診斷影響指數的步驟具體包括： 獲取驗證記錄中僅某區域為故障區域判定為故障a； 獲取驗證記錄中至少一次判定為故障a的區域組合，所述區域組合的集合為M，區域組合中區域總數為I，判定集合M中對故障a影響的集合m； 獲取驗證記錄中所有判定為故障a及包含集合M的所有區域組合，所有區域組合中區域總數為J； 計算故障a的故障區域對深度學習模型造成故障診斷影響過程中的特征影響因子： ； 其中，γ表示修正系數； 評估區域組合對深度學習模型的故障診斷影響指數： ； 其中，分別表示故障a的區域組合中第1、2、3......、i各區域，且i＞2。

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